企业级 AI 问数产品如何实现单轮问答？

在企业日常的数据运营中，分析师、产品经理、甚至业务人员都希望能够“像问人一样问数据”——一句自然语言的问题，就能立刻得到可靠、准确的答案。然而，要让 AI 理解复杂的业务语义、正确生成 SQL、检索出安全合规的数据，这背后并非简单的问答，而是一个集成了数据库结构理解、语义匹配、动态权限控制和智能纠错的系统工程。本文将以 AskTable 为例，从技术架构的角度深入解析这套企业级 AI 问数系统是如何在一次对话内，完成精准、高效的单轮问答的。

AskTable 是一款智能化的对话AI 数据助手，能够处理复杂的数据查询并提供个性化回答。本文档详细介绍了 AskTable 在处理用户单次对话时的完整流程，包括各个模块的功能和交互方式。

架构解读

以下是 AskTable 单次对话技术架构图：

AskTable 将传统数据库与现代 AI 大语言模型（LLM）相结合，实现了智能、精准、个性化的数据检索与分析。

整个系统可划分为三大核心模块：Meta Brain、Meta Retrieval 和 Data Retrieval。

• AskTable Meta Brain：构建元数据图谱

Meta Brain 是 AskTable 的核心模块，它充当了整个数据系统的知识库。Meta Brain 存储了数据库中所有的元数据以及必要的关键词数据，包括库名、表名、字段名及其注释信息，完全由 AI 驱动自动化构建了一个全面的数据库元数据图谱。这使得 AskTable 能够理解不同数据库系统（如 MySQL、Oracle、TiDB 等）中的数据结构，并在需要时高效、准确地生成对应的 SQL 查询语句。

Meta Brain 同时也是 embedding 等多种相关/相似性搜索的存储与计算中心。所有的查